Científicos británicos logran detectar nuevas variantes del covid-19 a través de la IA

Claudia Rivera
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  • Médicos de las universidades de Oxford y Manchester desarrollaron un algoritmo llamado Classix con un amplio volumen de datos

El avance de la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta determinante en las investigaciones científicas durante los últimos años. 

Este es el caso de investigadores de las universidades de Oxford y Manchester (Reino Unido) quienes desarrollaron una IA capaz de detectar y rastrear nuevas variantes relacionadas con el covid-19.

La investigación, publicada en las revistas PNAS e Infosalus el 12 de marzo, detalló que para este estudio diseñaron un algoritmo, denominado Classix, que permite identificar rápidamente grupos de genomas virales que sirven para prevenir riesgos a futuro a partir de amplios volúmenes de datos. 

La tecnología en el sector médico

Al igual que otras investigaciones, con el desarrollo de este algoritmo los investigadores buscan hallar diversas maneras de detectar enfermedades o padecimientos a tiempo y que permita iniciar los tratamientos en el menor tiempo posible. 

Otras investigaciones apoyadas con la tecnología han servido de aportes significativos, según especialistas, para detectar a tiempo enfermedades cardíacas y otras degenerativas como el alzhéimer.

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Imagen referencial iStock.

Diagnóstico y detección de enfermedades

Investigaciones han demostrado que la IA puede analizar grandes cantidades de datos médicos como imágenes, escáneres y registros electrónicos de salud para ayudar en la detección temprana de enfermedades como el cáncer, la diabetes, la retinopatía diabética.

Los algoritmos han obtenido resultados eficaces en la interpretación de imágenes médicas, como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, para identificar anomalías y apoyar a los médicos en el diagnóstico.

Por otro lado, la IA utiliza análisis de datos para identificar patrones de tratamiento efectivos basados en el historial médico de un paciente, datos genéticos y otros factores individuales.

Esto permite que los médicos puedan seleccionar tratamientos específicos y personalizados para cada paciente, aumentando la eficacia y reduciendo los efectos secundarios.

Estas herramientas son capaces de identificar afecciones de alto riesgo en pacientes antes de que se desarrollen síntomas, lo que permite la intervención temprana y la prevención.

Claudia Rivera
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